import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px
import seaborn as sns
import sklearn
import nltk
df=pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/paulineattal/Disney-Text-Mining/main/Scrapping/Scrapping_Newport_Bay_Club_071222.csv",sep=';')
df.head()
| Names | Country | room_type | reservation_type | Duration | traveler_infos | date_review | review_title | grade_review | positive_review | negative_review | usefulness_review | hotel | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Ganna | Ukraine | Chambre Supérieure - Côté Lac | 2 nuits · Septembre 2022 | Septembre 2022 | Famille | Le choix des voyageurs | Good choice for visiting Disneyland | 10 | NaN | NaN | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club |
| 1 | Diego | France | Chambre Supérieure | 1 nuit · Novembre 2022 | Novembre 2022 | Famille | Commentaire envoyé le 30 novembre 2022 | Agréable | 6,0 | la proximité du parc Disneyland Paris | la qualité de la chambre n’était pas top, vieu... | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club |
| 2 | Fabienne | Belgique | Chambre Supérieure | 1 nuit · Novembre 2022 | Novembre 2022 | Famille | Commentaire envoyé le 18 novembre 2022 | déçue qualité prix | 6,0 | l emplacement | la propreté | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club |
| 3 | Pierre | France | Chambre Supérieure | 1 nuit · Novembre 2022 | Novembre 2022 | Famille | Commentaire envoyé le 14 novembre 2022 | très moyen par rapport au prix | 6,0 | très bon personnel dédié mais la sécurité fait... | hôtel très vieillissant et pas de shampoing ge... | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club |
| 4 | Christine | France | Chambre Supérieure | 1 nuit · Novembre 2022 | Novembre 2022 | Famille | Commentaire envoyé le 10 novembre 2022 | Très bien | 8,0 | La décoration de la chambre est adorable.\nOn ... | La porte ne marchait pas bien.\nQuand on met l... | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club |
df.shape
(2285, 13)
df.info()
#On voit des données manquantes dans les colonnes room-type
#positive review + negative review : toujours ensemble ? ou pas ?
#grade_review = 10 -> pas de commentaires ?
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 2285 entries, 0 to 2284 Data columns (total 13 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Names 2285 non-null object 1 Country 2283 non-null object 2 room_type 2137 non-null object 3 reservation_type 2285 non-null object 4 Duration 2285 non-null object 5 traveler_infos 2285 non-null object 6 date_review 2285 non-null object 7 review_title 2284 non-null object 8 grade_review 2285 non-null object 9 positive_review 632 non-null object 10 negative_review 498 non-null object 11 usefulness_review 1148 non-null object 12 hotel 2285 non-null object dtypes: object(13) memory usage: 232.2+ KB
df_nuitee=df['reservation_type'].map(str)
#df_nuitee
for i in range(df.shape[0]):
df_nuitee[i]=df_nuitee[i].split()[0]
df_nuitee
0 2
1 1
2 1
3 1
4 1
..
2280 2
2281 2
2282 2
2283 3
2284 2
Name: reservation_type, Length: 2285, dtype: object
df_mois_sejour=df['reservation_type'].map(str)
for i in range(df.shape[0]):
df_mois_sejour[i]=df_mois_sejour[i].split()[3]
#print(df_mois_sejour)
df_annee_sejour=df['reservation_type'].map(str)
for i in range(df.shape[0]):
df_annee_sejour[i]=df_annee_sejour[i].split()[4]
#print(df_annee_sejour)
df['nuitee']=df_nuitee
df['mois_sejour']=df_mois_sejour
df['annee_sejour']=df_annee_sejour
#df = pd.concat([df,df_nuitee,df_mois_sejour,df_annee_sejour], join = 'outer', axis = 1)
df.head()
| Names | Country | room_type | reservation_type | Duration | traveler_infos | date_review | review_title | grade_review | positive_review | negative_review | usefulness_review | hotel | nuitee | mois_sejour | annee_sejour | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Ganna | Ukraine | Chambre Supérieure - Côté Lac | 2 nuits · Septembre 2022 | Septembre 2022 | Famille | Le choix des voyageurs | Good choice for visiting Disneyland | 10 | NaN | NaN | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club | 2 | Septembre | 2022 |
| 1 | Diego | France | Chambre Supérieure | 1 nuit · Novembre 2022 | Novembre 2022 | Famille | Commentaire envoyé le 30 novembre 2022 | Agréable | 6,0 | la proximité du parc Disneyland Paris | la qualité de la chambre n’était pas top, vieu... | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club | 1 | Novembre | 2022 |
| 2 | Fabienne | Belgique | Chambre Supérieure | 1 nuit · Novembre 2022 | Novembre 2022 | Famille | Commentaire envoyé le 18 novembre 2022 | déçue qualité prix | 6,0 | l emplacement | la propreté | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club | 1 | Novembre | 2022 |
| 3 | Pierre | France | Chambre Supérieure | 1 nuit · Novembre 2022 | Novembre 2022 | Famille | Commentaire envoyé le 14 novembre 2022 | très moyen par rapport au prix | 6,0 | très bon personnel dédié mais la sécurité fait... | hôtel très vieillissant et pas de shampoing ge... | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club | 1 | Novembre | 2022 |
| 4 | Christine | France | Chambre Supérieure | 1 nuit · Novembre 2022 | Novembre 2022 | Famille | Commentaire envoyé le 10 novembre 2022 | Très bien | 8,0 | La décoration de la chambre est adorable.\nOn ... | La porte ne marchait pas bien.\nQuand on met l... | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club | 1 | Novembre | 2022 |
df.head()
| Names | Country | room_type | reservation_type | Duration | traveler_infos | date_review | review_title | grade_review | positive_review | negative_review | usefulness_review | hotel | nuitee | mois_sejour | annee_sejour | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Ganna | Ukraine | Chambre Supérieure - Côté Lac | 2 nuits · Septembre 2022 | Septembre 2022 | Famille | Le choix des voyageurs | Good choice for visiting Disneyland | 10 | NaN | NaN | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club | 2 | Septembre | 2022 |
| 1 | Diego | France | Chambre Supérieure | 1 nuit · Novembre 2022 | Novembre 2022 | Famille | Commentaire envoyé le 30 novembre 2022 | Agréable | 6,0 | la proximité du parc Disneyland Paris | la qualité de la chambre n’était pas top, vieu... | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club | 1 | Novembre | 2022 |
| 2 | Fabienne | Belgique | Chambre Supérieure | 1 nuit · Novembre 2022 | Novembre 2022 | Famille | Commentaire envoyé le 18 novembre 2022 | déçue qualité prix | 6,0 | l emplacement | la propreté | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club | 1 | Novembre | 2022 |
| 3 | Pierre | France | Chambre Supérieure | 1 nuit · Novembre 2022 | Novembre 2022 | Famille | Commentaire envoyé le 14 novembre 2022 | très moyen par rapport au prix | 6,0 | très bon personnel dédié mais la sécurité fait... | hôtel très vieillissant et pas de shampoing ge... | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club | 1 | Novembre | 2022 |
| 4 | Christine | France | Chambre Supérieure | 1 nuit · Novembre 2022 | Novembre 2022 | Famille | Commentaire envoyé le 10 novembre 2022 | Très bien | 8,0 | La décoration de la chambre est adorable.\nOn ... | La porte ne marchait pas bien.\nQuand on met l... | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club | 1 | Novembre | 2022 |
# Liste des colonnes à transtyper en numeric
var_tofloat = ['grade_review']
for i in var_tofloat:
df[i] = df[i].str.replace(",",".")
df[i] = pd.to_numeric(df[i], downcast="float")
# Liste des colonnes à transtyper en numeric
var_toint = ['nuitee']
for i in var_toint:
df[i] = df[i].astype('int')
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 2285 entries, 0 to 2284 Data columns (total 16 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Names 2285 non-null object 1 Country 2283 non-null object 2 room_type 2137 non-null object 3 reservation_type 2285 non-null object 4 Duration 2285 non-null object 5 traveler_infos 2285 non-null object 6 date_review 2285 non-null object 7 review_title 2284 non-null object 8 grade_review 2285 non-null float32 9 positive_review 632 non-null object 10 negative_review 498 non-null object 11 usefulness_review 1148 non-null object 12 hotel 2285 non-null object 13 nuitee 2285 non-null int32 14 mois_sejour 2285 non-null object 15 annee_sejour 2285 non-null object dtypes: float32(1), int32(1), object(14) memory usage: 267.9+ KB
df['grade_review'].mean()
7.40709
df['grade_review'].std()
2.3873701095581055
round(df['nuitee'].mean(),0)
2.0
df['nuitee'].std()
0.9511452018414313
variables=['grade_review','Country','positive_review','negative_review']
df_selection=df[variables]
#df_selection
newlist=[]
for i in range(df_selection.shape[0]):
if type(df_selection.positive_review[i])==float and type(df_selection.negative_review[i])==float:
newlist.append(i)
df_selection=df_selection.drop(newlist)
df_selection
| grade_review | Country | positive_review | negative_review | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 6.0 | France | la proximité du parc Disneyland Paris | la qualité de la chambre n’était pas top, vieu... |
| 2 | 6.0 | Belgique | l emplacement | la propreté |
| 3 | 6.0 | France | très bon personnel dédié mais la sécurité fait... | hôtel très vieillissant et pas de shampoing ge... |
| 4 | 8.0 | France | La décoration de la chambre est adorable.\nOn ... | La porte ne marchait pas bien.\nQuand on met l... |
| 5 | 8.0 | France | L'ambiance nautique de l'hôtel et la qualité d... | Peut être le fait qu'on ne m'ait pas offert de... |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 628 | 9.6 | France | Piscine et mise à disposition de boues, frites. | Petit déjeuner très varié mais un peu cher not... |
| 629 | 9.6 | France | Le personnel est super sympa ! L’hôtel est trè... | Les vestiaires de la piscine ne sont pas prati... |
| 630 | 5.0 | France | La réceptionniste des notre arrivé qui a été a... | Saleté dans les couloirs , draps taché, aucune... |
| 631 | 10.0 | France | Tout | NaN |
| 632 | 10.0 | France | -Emplacement de l’hôtel vis à vis de Disney La... | -Manque d’équipement dans la chambre (Pas de m... |
632 rows × 4 columns
df_selection[df_selection.grade_review>=8.0]
| grade_review | Country | positive_review | negative_review | |
|---|---|---|---|---|
| 4 | 8.0 | France | La décoration de la chambre est adorable.\nOn ... | La porte ne marchait pas bien.\nQuand on met l... |
| 5 | 8.0 | France | L'ambiance nautique de l'hôtel et la qualité d... | Peut être le fait qu'on ne m'ait pas offert de... |
| 12 | 8.0 | Belgique | la situation et les décors le confort | manque d’équipements pour le prix . pas de fri... |
| 16 | 8.0 | France | la déco, la piscine | rien |
| 17 | 8.0 | France | le décor la propreté | pas de personnages Disney |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 626 | 9.0 | France | La gentillesse du personnel. Toujours souriant... | Notre chambre proche des ascenseurs. Beaucoup ... |
| 628 | 9.6 | France | Piscine et mise à disposition de boues, frites. | Petit déjeuner très varié mais un peu cher not... |
| 629 | 9.6 | France | Le personnel est super sympa ! L’hôtel est trè... | Les vestiaires de la piscine ne sont pas prati... |
| 631 | 10.0 | France | Tout | NaN |
| 632 | 10.0 | France | -Emplacement de l’hôtel vis à vis de Disney La... | -Manque d’équipement dans la chambre (Pas de m... |
343 rows × 4 columns
df_selection[df_selection.grade_review>=8.0][['negative_review']]
| negative_review | |
|---|---|
| 4 | La porte ne marchait pas bien.\nQuand on met l... |
| 5 | Peut être le fait qu'on ne m'ait pas offert de... |
| 12 | manque d’équipements pour le prix . pas de fri... |
| 16 | rien |
| 17 | pas de personnages Disney |
| ... | ... |
| 626 | Notre chambre proche des ascenseurs. Beaucoup ... |
| 628 | Petit déjeuner très varié mais un peu cher not... |
| 629 | Les vestiaires de la piscine ne sont pas prati... |
| 631 | NaN |
| 632 | -Manque d’équipement dans la chambre (Pas de m... |
343 rows × 1 columns
df_selection[(df_selection.grade_review > 6.0) & (df_selection.grade_review<8.0)]
| grade_review | Country | positive_review | negative_review | |
|---|---|---|---|---|
| 6 | 7.0 | Suisse | je pense qu’il serait judicieux afin que l’on ... | NaN |
| 7 | 7.0 | Suisse | le personnel | vieux (join, accessoires) et cher \nrepas beau... |
| 8 | 7.0 | Belgique | L'hôtel est très joli, le décor est détaillé. ... | Lors de l'accueil, nous avons été accueilli pa... |
| 13 | 7.0 | France | Hôtel : magnifique. Très belle décoration. Par... | La chambre : absolument pas la hauteur du prix... |
| 14 | 7.0 | Belgique | La chambre et le déjeuner | NaN |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 606 | 7.0 | France | Situation géographique. Propreté des locaux. A... | Problème électrique ce qui nous a contraint à ... |
| 607 | 6.2 | Luxembourg | Gentillesse du personnel | Lit queen size (140cm) trop petit pour 2 adult... |
| 610 | 6.7 | France | Accueil\n chaleureux et personnels agréable | Pas de brochure petit déjeuner dans la chambre... |
| 611 | 7.0 | France | La beauté | Lits |
| 612 | 6.7 | France | À peut près tout ! | Les travaux et trop de monde !! |
92 rows × 4 columns
df_selection[df_selection.grade_review<=6.0]
| grade_review | Country | positive_review | negative_review | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 6.0 | France | la proximité du parc Disneyland Paris | la qualité de la chambre n’était pas top, vieu... |
| 2 | 6.0 | Belgique | l emplacement | la propreté |
| 3 | 6.0 | France | très bon personnel dédié mais la sécurité fait... | hôtel très vieillissant et pas de shampoing ge... |
| 9 | 6.0 | France | pas loin du parc Disney | pas conforme à ma réservation et pas à la haut... |
| 10 | 6.0 | France | C'était l'usine ! L'hôtel etait noir de monde,... | NaN |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 617 | 3.0 | France | literie | tv en panne pas propre petit déjeuner commande... |
| 619 | 4.0 | France | la proximité la magie | le linge de lit étais sale et retrouvé des cho... |
| 620 | 4.0 | France | le restaurant | la vue et le personnel |
| 627 | 2.5 | Belgique | Le transport jusque Disney | Le personnel pas aimable . Arriver le soir les... |
| 630 | 5.0 | France | La réceptionniste des notre arrivé qui a été a... | Saleté dans les couloirs , draps taché, aucune... |
197 rows × 4 columns
df_selection['Country'].value_counts()
France 534 Belgique 60 Suisse 19 La Réunion 5 Allemagne 2 Canada 2 Royaume-Uni 2 Israël 1 Irlande 1 Roumanie 1 Japon 1 Maroc 1 Liban 1 Tunisie 1 Luxembourg 1 Name: Country, dtype: int64
df_selection[df_selection.Country=='Irlande']
| grade_review | Country | positive_review | negative_review | |
|---|---|---|---|---|
| 139 | 7.0 | Irlande | La cohérence du décor | On devrait pouvoir choisir ch avec bain ou douche |
var=['grade_review','positive_review']
df_positive=df_selection[var]
#df_positive
newlistpositif=[]
for i in range(1,df_positive.shape[0]):
if type(df_positive.positive_review[i])==float :
newlistpositif.append(i)
newlistpositif
[]
df_positive=df_positive.drop(newlistpositif)
#df_positive
df_positive.iloc[0,1]
'la proximité du parc Disneyland Paris'
#récupérer la liste des ponctuations
import string
ponctuations = list(string.punctuation)
#print(ponctuations)
#liste des chiffres
chiffres = list("0123456789")
#print(chiffres)
#liste de mots spécifiques à retirer
special=["parc","disneyland","disney","paris","hôtel","😡😡😡😡😡😡","😡😡😡😡😡je"]
#special=["parc","disneyland","disney","paris","hôtel","😡😡😡😡😡😡","😡😡😡😡😡je","très","petit","lhôtel","bien","personnel","belle","salle","bien","chouchoute","part","trop","club","tout","plus","compass","laccueil"]
#outil pour procéder à la lemmatisation - attention à charger le cas échéant
#nltk.download('wordnet')
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lem = WordNetLemmatizer()
#pour la tokénisation
from nltk.tokenize import word_tokenize
#liste des mots vides
from nltk.corpus import stopwords
mots_vides = stopwords.words("french")
#print(mots_vides)
#********************************
#fonction pour nettoyage document (chaîne de caractères)
#le document revient sous la forme d'une liste de tokens
#********************************
def nettoyage_doc(doc_param):
#passage en minuscule
doc = doc_param.lower()
#retrait des ponctuations
doc = "".join([w for w in list(doc) if not w in ponctuations])
#retirer les chiffres
doc = "".join([w for w in list(doc) if not w in chiffres])
#transformer le document en liste de termes par tokénisation
doc = word_tokenize(doc)
#lematisation de chaque terme
doc = [lem.lemmatize(terme) for terme in doc]
#retirer les stopwords
doc = [w for w in doc if not w in mots_vides]
#retirer les mots spécifiques à ces commentaires
doc = [w for w in doc if not w in special]
#retirer les termes de moins de 3 caractères
doc = [w for w in doc if len(w)>3]
#fin
return doc
corpus_liste_positif=[]
for i in range(df_positive.shape[0]):
corpus_liste_positif.append(nettoyage_doc(df_positive.iloc[i,1]))
#corpus_liste_positif
#************************
#******* Word2Vec *******
#************************
#word2vec
from gensim.models import Word2Vec
modele = Word2Vec(corpus_liste_positif,vector_size=2,window=3,min_count=1)
type(modele)
#dimensionnalité
modele.vector_size
#taille du voisinage
modele.window
#propriété "wv" -> wordvector
words = modele.wv
#dimension de la représentation
words.vectors.shape
(1385, 2)
#affichage des termes de leur index
#words.key_to_index
#les clés : les termes
#words.key_to_index.keys()
sorted_keys = sorted(words.key_to_index, key = lambda x : words.key_to_index.get(x, 0), reverse=True)
for key in sorted_keys :
print(key, words.key_to_index[key])
jaccuzi 1384 loge 1383 satisfaite 1382 hésiter 1381 prime 1380 appelle 1379 renvoient 1378 lappli 1377 réservable 1376 dinquiétudes 1375 pouvez 1374 rendre 1373 réservations 1372 montrer 1371 habitude 1370 sympas 1369 pension 1368 utile 1367 frais 1366 compars 1365 balade 1364 bord 1363 oceane 1362 hôtesse 1361 proposés 1360 relationnel 1359 karima 1358 accueilli 1357 daisy 1356 moyennement 1355 escaliers 1354 donnée 1353 reliant 1352 grâce 1351 température 1350 satisfaits 1349 meilleur 1348 qualitéprix 1347 parmi 1346 datouts 1345 certain 1344 immédiate 1343 recommanderais 1342 inamissible 1341 payant 1340 park 1339 personnelle 1338 premier 1337 garderons 1336 offertes 1335 espérons 1334 emmènent 1333 importe 1332 correspondant 1331 rangée 1330 nettoyée 1329 correctement 1328 lappel 1327 prêts 1326 descendre 1325 ongles 1324 régale 1323 puis 1322 vrai 1321 prélasser 1320 renouveler 1319 noel 1318 personnalisés 1317 message 1316 portable 1315 jouant 1314 faisant 1313 croire 1312 essayer 1311 négocier 1310 faute 1309 technico 1308 pourrais 1307 écrire 1306 livre 1305 demandais 1304 geste 1303 réseaux 1302 consommateur 1301 sociaux 1300 atteindra 1299 aucunement 1298 satisfait 1297 ferai 1296 confiance 1295 cetait 1294 acceuil 1293 retourné 1292 irréprochable 1291 communs 1290 moyens 1289 sait 1288 base 1287 neuf 1286 allez 1285 filet 1284 tennis 1283 jouer 1282 bienvenue 1281 nominative 1280 usine 1279 impersonnel 1278 dégouté 1277 enseignes 1276 confiant 1275 partenaire 1274 ferons 1273 confiances 1272 vulgaire 1271 nombreuses 1270 location 1269 agîr 1268 scandaleusement 1267 accord 1266 savais 1265 impression 1264 responsabilité 1263 prend 1262 depuis 1261 email 1260 envoyé 1259 séjournons 1258 honnêteté 1257 test 1256 preuve 1255 malheureuse 1254 périple 1253 date 1252 faisons 1251 faits 1250 cent 1249 nest 1248 baie 1247 celà 1246 ravie 1245 garer 1244 onéreux 1243 humeur 1242 competence 1241 sendort 1240 apprecie 1239 paru 1238 convenable 1237 daller 1236 souvenirallez 1235 faisait 1234 satisfaire 1233 présence 1232 lunivers 1231 note 1230 fermeture 1229 aimer 1228 nétaient 1227 obligés 1226 communicantesla 1225 parcsle 1224 patient 1223 poubelle 1222 vider 1221 arriver 1220 hygiéniques 1219 femme 1218 précédente 1217 fausse 1216 surveillé 1215 enfer 1214 heures 1213 léger 1212 roomservice 1211 préalable 1210 règle 1209 accéder 1208 musique 1207 forte 1206 prolongée 1205 venant 1204 york 1203 privatisé 1202 raisonnablechambre 1201 propreconfortablevu 1200 terreur 1199 fatiguante 1198 passe 1197 valise 1196 poussette 1195 terre 1194 poubelles 1193 pleines 1192 mêtre 1191 énervé 1190 donne 1189 adoré 1188 merveilleuse 1187 draps 1186 doux 1185 reserver 1184 attendre 1183 dattente 1182 prêt 1181 déquipement 1180 decoration 1179 rend 1178 inoubliable 1177 lexcellent 1176 qualités 1175 cohérent 1174 incluse 1173 procimité 1172 laisser 1171 hasard 1170 gentille 1169 thématique 1168 oreillers 1167 choisir 1166 vice 1165 adaptée 1164 présidentielle 1163 occuper 1162 désagrable 1161 membre 1160 annuel 1159 effectuer 1158 mésaventure 1157 dhabitude 1156 proximite 1155 thematisation 1154 sélection 1153 thés 1152 capable 1151 manquait 1150 sèchecheveux… 1149 navais 1148 perdre 1147 arpenter 1146 peur 1145 immersive 1144 coussins 1143 egalement 1142 avenant 1141 horaires 1140 mobilité 1139 serviabilité 1138 linge 1137 toilette 1136 agreable 1135 port 1134 présentation 1133 rejoindre 1132 normal 1131 photopass 1130 sympatrique 1129 dentrée 1128 immense 1127 cœur 1126 aimés 1125 manifique 1124 question 1123 moindre 1122 hamman 1121 répond 1120 paspris 1119 interessant 1118 proposent 1117 parisiens 1116 chose… 1115 extérieurs 1114 reviendrai 1113 impensable 1112 allés 1111 fêter 1110 sert 1109 restes 1108 exhorbitants 1107 inacceptables 1106 emmène 1105 rêves 1104 supérieur 1103 disant 1102 fallait 1101 face 1100 dautres 1099 lautre 1098 moyen 1097 exemple 1096 réclamations 1095 limite 1094 serveurs 1093 detre 1092 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24.332129963898918 dormir 24.259927797833935 arrivé 24.187725631768952 prestation 24.115523465703973 gentils 24.04332129963899 heure 23.971119133574007 piscines 23.898916967509024 prochaine 23.826714801444044 attentif 23.75451263537906 façon 23.68231046931408 énormément 23.6101083032491 nuits 23.537906137184116 général 23.465703971119133 intérieur 23.39350180505415 ensemble 23.32129963898917 grandes 23.249097472924188 permettant 23.176895306859205 site 23.104693140794225 aime 23.032490974729242 période 22.96028880866426 quil 22.888086642599276 couloirs 22.815884476534297 faut 22.743682310469314 trouvé 22.67148014440433 adultes 22.59927797833935 mettre 22.52707581227437 incroyable 22.454873646209386 fils 22.382671480144403 sourire 22.310469314079423 presque 22.23826714801444 concernant 22.166064981949457 possible 22.093862815884478 prise 22.021660649819495 parfaite 21.949458483754512 salles 21.87725631768953 vers 21.80505415162455 rapidement 21.732851985559567 partir 21.660649819494584 minnie 21.588447653429604 mieux 21.51624548736462 efficace 21.444043321299638 chic 21.37184115523466 chaudes 21.299638989169676 splendide 21.227436823104693 euro 21.15523465703971 accès 21.08303249097473 employés 21.010830324909747 souvenir 20.938628158844764 lieux 20.866425992779785 lensemble 20.794223826714802 première 20.72202166064982 couverture 20.649819494584836 changer 20.577617328519857 disposition 20.505415162454874 présente 20.43321299638989 coté 20.36101083032491 lenvironnement 20.28880866425993 demandé 20.216606498194945 hammam 20.144404332129962 jour 20.072202166064983 vieillot 20.0 équipée 19.927797833935017 grandiose 19.855595667870038 room 19.783393501805055 revenir 19.71119133574007 promenade 19.63898916967509 espaces 19.56678700361011 féerique 19.494584837545126 nourriture 19.422382671480143 navettes 19.350180505415164 goûter 19.27797833935018 particulièrement 19.205776173285198 merveilleux 19.133574007220215 taille 19.061371841155236 génial 18.989169675090253 encore 18.91696750902527 cela 18.84476534296029 complet 18.772563176895307 baignoire 18.700361010830324 réservé 18.62815884476534 part 18.555956678700362 ménage 18.48375451263538 plaisir 18.411552346570396 magnifiques 18.339350180505416 formule 18.267148014440433 sublime 18.19494584837545 moment 18.12274368231047 contact 18.050541516245488 client 17.978339350180505 queue 17.906137184115522 extérieure 17.833935018050543 refaire 17.76173285198556 lesprit 17.689530685920577 exceptionnel 17.617328519855597 deux 17.545126353790614 newport 17.47292418772563 copieux 17.40072202166065 réalité 17.32851985559567 cape 17.256317689530686 large 17.184115523465703 niveau 17.111913357400724 hauteur 17.03971119133574 recommande 16.967509025270758 profiter 16.895306859205775 bouilloire 16.823104693140795 pratique 16.750902527075812 bref 16.67870036101083 moins 16.60649819494585 jours 16.534296028880867 autres 16.462093862815884 jamais 16.3898916967509 intérieure 16.31768953068592 spacieux 16.24548736462094 autre 16.173285198555956 équipe 16.101083032490976 faite 16.028880866425993 dêtre 15.95667870036101 permet 15.884476534296029 frigo 15.812274368231048 confortables 15.740072202166065 journée 15.667870036101084 place 15.5956678700361 géographique 15.52346570397112 standing 15.451263537906136 trouve 15.379061371841155 directement 15.306859205776174 impossible 15.234657039711191 minute 15.16245487364621 attention 15.090252707581227 pieds 15.018050541516246 bagagerie 14.945848375451263 aucune 14.873646209386282 médiocre 14.8014440433213 etait 14.729241877256317 surprise 14.657039711191336 absolument 14.584837545126353 infrastructure 14.512635379061372 enfant 14.440433212996389 retrouver 14.368231046931408 formidable 14.296028880866427 serviable 14.223826714801444 hors 14.151624548736462 toute 14.07942238267148 sport 14.007220216606498 également 13.935018050541517 appréciable 13.862815884476534 générale 13.790613718411553 temp 13.71841155234657 coup 13.646209386281589 deco 13.574007220216606 correct 13.501805054151625 réservation 13.429602888086643 digne 13.35740072202166 party 13.28519855595668 pris 13.212996389891696 arrivée 13.140794223826715 commune 13.068592057761732 manque 12.99638989169675 personne 12.92418772563177 dune 12.851985559566787 douche 12.779783393501805 dejeuner 12.707581227436823 cast 12.635379061371841 volonté 12.563176895306858 boissons 12.490974729241877 noël 12.418772563176896 serviette 12.346570397111913 étoiles 12.274368231046932 navette 12.202166064981949 thème 12.129963898916968 fille 12.057761732851986 lhotel 11.985559566787003 sauna 11.913357400722022 côté 11.84115523465704 lambiance 11.768953068592058 plusieurs 11.696750902527075 déjeuné 11.624548736462094 jolie 11.552346570397113 possibilité 11.48014440433213 lieu 11.407942238267148 amabilité 11.335740072202166 voir 11.263537906137184 déçu 11.191335740072201 mickey 11.11913357400722 simplement 11.046931407942239 aimé 10.974729241877256 cétait 10.902527075812275 table 10.830324909747292 agréables 10.75812274368231 reste 10.68592057761733 charmant 10.613718411552346 somme 10.541516245487365 chose 10.469314079422382 spacieuses 10.397111913357401 gentil 10.324909747292418 booking 10.252707581227437 déjà 10.180505415162456 surtout 10.108303249097473 rapide 10.036101083032491 peut 9.963898916967509 disponible 9.891696750902527 joli 9.819494584837544 idéal 9.747292418772563 organisation 9.675090252707582 hall 9.602888086642599 passé 9.530685920577618 pied 9.458483754512635 tous 9.386281588447654 dire 9.31407942238267 matin 9.24187725631769 équipements 9.169675090252708 prendre 9.097472924187725 hôtels 9.025270758122744 avant 8.953068592057761 machine 8.88086642599278 loin 8.808664259927799 dîner 8.736462093862816 adorable 8.664259927797834 beauté 8.592057761732852 décors 8.51985559566787 soins 8.447653429602887 quand 8.375451263537906 repas 8.303249097472925 situé 8.231046931407942 extérieur 8.15884476534296 être 8.086642599277978 donc 8.014440433212997 restauration 7.9422382671480145 magique 7.870036101083032 écoute 7.79783393501805 apprécié 7.725631768953068 gratuit 7.653429602888087 avoir 7.581227436823105 réception 7.509025270758123 chaleureux 7.436823104693141 sécurité 7.364620938628159 disponibilité 7.292418772563177 ainsi 7.2202166064981945 juste 7.148014440433213 sympa 7.075812274368231 déco 7.003610108303249 tres 6.931407942238267 établissement 6.859205776173285 prestations 6.787003610108303 alors 6.714801444043322 sympathique 6.64259927797834 surclassement 6.5703971119133575 faire 6.498194945848375 près 6.425992779783393 comme 6.353790613718411 merci 6.281588447653429 personnages 6.209386281588448 boutique 6.137184115523466 lécoute 6.064981949458484 sans 5.992779783393502 petitdéjeuner 5.92057761732852 grande 5.8483754512635375 cher 5.776173285198556 suite 5.703971119133574 aussi 5.631768953068592 superbe 5.55956678700361 bain 5.487364620938628 beaucoup 5.415162454873646 localisation 5.342960288808665 petite 5.270758122743683 grand 5.1985559566787005 après 5.126353790613718 cette 5.054151624548736 choix 4.981949458483754 magie 4.909747292418772 petits 4.837545126353791 aimable 4.765342960288809 fois 4.693140794223827 souriant 4.620938628158845 salle 4.548736462093863 décoration 4.4765342960288805 village 4.404332129963899 toujours 4.332129963898917 spacieuse 4.259927797833935 trop 4.187725631768953 hotel 4.115523465703971 café 4.043321299638989 lemplacement 3.9711191335740073 soir 3.898916967509025 cest 3.8267148014440435 parking 3.7545126353790614 excellent 3.6823104693140793 nuit 3.6101083032490973 laccueil 3.5379061371841156 beau 3.4657039711191335 rien 3.3935018050541514 compass 3.32129963898917 accueillant 3.2490974729241877 ambiance 3.1768953068592056 club 3.104693140794224 rapport 3.032490974729242 cadre 2.96028880866426 fait 2.888086642599278 séjour 2.815884476534296 situation 2.743682310469314 confort 2.6714801444043323 bonne 2.5992779783393503 décor 2.527075812274368 calme 2.454873646209386 enfants 2.3826714801444044 parcs 2.3104693140794224 proche 2.2382671480144403 buffet 2.1660649819494586 belle 2.0938628158844765 gentillesse 2.0216606498194944 vraiment 1.9494584837545126 parfait 1.8772563176895307 qualité 1.8050541516245486 prix 1.7328519855595668 magnifique 1.660649819494585 chambres 1.5884476534296028 propreté 1.516245487364621 plus 1.444043321299639 propre 1.371841155234657 avon 1.2996389891696751 restaurant 1.227436823104693 service 1.1552346570397112 literie 1.0830324909747293 confortable 1.0108303249097472 super 0.9386281588447654 accueil 0.8664259927797834 emplacement 0.7942238267148014 déjeuner 0.7220216606498195 lhôtel 0.6498194945848376 bien 0.5776173285198556 petit 0.5054151624548736 agréable 0.4332129963898917 tout 0.36101083032490977 proximité 0.2888086642599278 piscine 0.21660649819494585 chambre 0.1444043321299639 personnel 0.07220216606498195 très 0.0
liste_mots=['jacuzzi','hôtesse','température','qualitéprix','onéreux','raisonnablechambre','propreconfortablevu','poussette','décoration']
#vérifier que un mot fait parti des termes
"propreté" in words.key_to_index.keys()
True
#similarité entre :
words.similarity("température","jaccuzi")
-0.9959184
#similarité entre :
words.similarity("onéreux","qualité")
0.9999965
#les termes les plus proches de :
#for w in liste_mots:
# print(words.most_similar(w,topn=5))
#chercher l'intrus
liste = ['jaccuzi','repas','équipe','prix','proximité','propreté','confort','qualité','onéreux']
words.doesnt_match(liste)
'onéreux'
#for mots in liste:
# print(words.key_to_index[mots])
#data frame des coordonnées
df_positif = pd.DataFrame(words.vectors,columns=['V1','V2'],index=words.key_to_index.keys())
#sous-data frame corresp. aux termes à étudier
dfListe = df_positif.loc[liste,:]
dfListe = dfListe.reset_index()
fig = px.scatter(dfListe, x="V1", y="V2",text='index')
fig.update_traces(textposition='top center')
fig.update_layout(title_text='Coordonnées selon les deux premières composantes')
fig.show()
#sous-data frame corresp. aux termes à étudier
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fig.update_layout(title_text='Coordonnées selon les deux premières composantes')
fig.show()
#fonction pour transformer un document en vecteur
#à partir des tokens qui le composent
#entrée : doc à traiter
# modèle entrainé ou préentrainé
#sortie : vecteur représentant le document
def my_doc_2_vec(doc,trained):
#dimension de représentation
p = trained.vectors.shape[1]
#initialiser le vecteur
vec = np.zeros(p)
#nombre de tokens trouvés
nb = 0
#traitement de chaque token du document
for tk in doc:
#ne traiter que les tokens reconnus
if ((tk in trained.key_to_index.keys()) == True):
values = trained[tk]
vec = vec + values
nb = nb + 1.0
#faire la moyenne des valeurs
#uniquement si on a trouvé des tokens reconnus bien sûr
if (nb > 0.0):
vec = vec/nb
#renvoyer le vecteur
#si aucun token trouvé, on a un vecteur de valeurs nulles
return vec
#fonction pour représenter un corpus à partir d'une représentation
#soit entraînée, soit pré-entraînée
#sortie : représentation matricielle
def my_corpora_2_vec(corpora,trained):
docsVec = list()
#pour chaque document du corpus nettoyé
for doc in corpora:
#calcul de son vecteur
vec = my_doc_2_vec(doc,trained)
#ajouter dans la liste
docsVec.append(vec)
#transformer en matrice numpy
matVec = np.array(docsVec)
return matVec
#CAH à partir de scipy
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage,fcluster
#pour transformation en MDT
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
#fonction pour construire une typologie à partir
#d'une représentation des termes, qu'elle soit entraînée ou pré-entraînée
#seuil par défaut = 1, mais le but est d'avoir 4 groupes
#corpus ici se présente sous la forme d'une liste de listes de tokens
def my_cah_from_doc2vec(corpus,trained,seuil=1.0,nbTermes=7):
#matrice doc2vec pour la représentation à 100 dim.
#entraînée via word2vec sur les documents du corpus
mat = my_corpora_2_vec(corpus,trained)
#dimension
#mat.shape
#générer la matrice des liens
Z = linkage(mat,method='ward',metric='euclidean')
#affichage du dendrogramme
plt.title("CAH")
dendrogram(Z,orientation='left',color_threshold=0)
plt.show()
#affichage du dendrogramme avec le seuil
plt.title("CAH")
dendrogram(Z,orientation='left',color_threshold=seuil)
plt.show()
#découpage en 4 classes
grCAH = fcluster(Z,t=seuil,criterion='distance')
#print(grCAH)
#comptage
print(np.unique(grCAH,return_counts=True))
#***************************
#interprétation des clusters
#***************************
#parseur
parseur = CountVectorizer(binary=True)
#former corpus sous forme de liste de chaîne
corpus_string = [" ".join(doc) for doc in corpus]
#matrice MDT
mdt = parseur.fit_transform(corpus_string).toarray()
print("Dim. matrice documents-termes = {}".format(mdt.shape))
#passer en revue les groupes
for num_cluster in range(np.max(grCAH)):
print("")
#numéro du cluster à traiter
print("Numero du cluster = {}".format(num_cluster+1))
groupe = np.where(grCAH==num_cluster+1,1,0)
effectifs = np.unique(groupe,return_counts=True)
print("Effectifs = {}".format(effectifs[1][1]))
#calcul de co-occurence
cooc = np.apply_along_axis(func1d=lambda x: np.sum(x*groupe),axis=0,arr=mdt)
#print(cooc)
#création d'un data frame intermédiaire
tmpDF = pd.DataFrame(data=cooc,columns=['freq'],index=parseur.get_feature_names_out())
#affichage des "nbTermes" termes les plus fréquents
print(tmpDF.sort_values(by='freq',ascending=False).iloc[:nbTermes,:])
#renvoyer l'indicateur d'appartenance aux groupes
return grCAH, mat
#*** fin de la fonction
#reconstruire la représentation ci-dessus, mais à 100 dim.
modeleBis = Word2Vec(corpus_liste_positif,vector_size=100,window=3,min_count=1,epochs=100)
wordsBis = modeleBis.wv
#appel pour la représentation entraînée
g1,mat1 = my_cah_from_doc2vec(corpus_liste_positif,wordsBis,seuil=10)
(array([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=int32), array([ 75, 12, 227, 55, 16, 247], dtype=int64))
Dim. matrice documents-termes = (632, 1381)
Numero du cluster = 1
Effectifs = 75
freq
proximité 27
piscine 17
parcs 10
propreté 10
personnel 9
situation 9
lhôtel 9
Numero du cluster = 2
Effectifs = 12
freq
salle 9
bain 8
sauna 3
laccueil 3
personnel 3
sport 3
piscine 2
Numero du cluster = 3
Effectifs = 227
freq
personnel 124
très 75
chambre 46
agréable 45
emplacement 32
proximité 26
confortable 24
Numero du cluster = 4
Effectifs = 55
freq
petit 39
déjeuner 32
chambre 20
personnel 15
très 12
prix 9
buffet 8
Numero du cluster = 5
Effectifs = 16
freq
club 13
compass 10
suite 7
surclassement 7
chambre 4
avon 4
personnel 3
Numero du cluster = 6
Effectifs = 247
freq
tout 53
très 53
chambre 50
personnel 45
piscine 30
lhôtel 24
restaurant 23
Essai
from gensim import corpora
# Create dictionary number of times a word appears
dictionary = corpora.Dictionary(corpus_liste_positif)
#Filter out (non)frequent words
dictionary.filter_extremes(no_below=50, keep_n=3000)
# Create corpus
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in corpus_liste_positif]
import gensim
# Define the LDA model
ldamodel = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus, num_topics = 3,id2word=dictionary, passes=15)
# Print the three topics from the model with top words
topics = ldamodel.print_topics(num_words=4)
for topic in topics:
print(topic)
(0, '0.451*"chambre" + 0.326*"personnel" + 0.210*"petit" + 0.005*"piscine"') (1, '0.546*"très" + 0.206*"piscine" + 0.155*"personnel" + 0.077*"agréable"') (2, '0.323*"proximité" + 0.296*"tout" + 0.193*"personnel" + 0.167*"agréable"')
#!pip install pyLDAvis
import pyLDAvis.gensim_models
lda_display = pyLDAvis.gensim_models.prepare(ldamodel, corpus,dictionary, sort_topics=False)
pyLDAvis.display(lda_display)
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyLDAvis\_prepare.py:246: FutureWarning: In a future version of pandas all arguments of DataFrame.drop except for the argument 'labels' will be keyword-only.
var=['grade_review','negative_review']
df_negative=df_selection[var]
#df_negative
newlistnegatif=[]
for i in range(1,df_negative.shape[0]):
if type(df_negative.negative_review[i])==float :
newlistnegatif.append(i)
len(newlistnegatif)
134
#newlistnegatif
df_negative=df_negative.drop(newlistnegatif)
df_negative
| grade_review | negative_review | |
|---|---|---|
| 1 | 6.0 | la qualité de la chambre n’était pas top, vieu... |
| 2 | 6.0 | la propreté |
| 3 | 6.0 | hôtel très vieillissant et pas de shampoing ge... |
| 4 | 8.0 | La porte ne marchait pas bien.\nQuand on met l... |
| 5 | 8.0 | Peut être le fait qu'on ne m'ait pas offert de... |
| ... | ... | ... |
| 627 | 2.5 | Le personnel pas aimable . Arriver le soir les... |
| 628 | 9.6 | Petit déjeuner très varié mais un peu cher not... |
| 629 | 9.6 | Les vestiaires de la piscine ne sont pas prati... |
| 630 | 5.0 | Saleté dans les couloirs , draps taché, aucune... |
| 632 | 10.0 | -Manque d’équipement dans la chambre (Pas de m... |
498 rows × 2 columns
corpus_liste_negatif=[]
for i in range(df_negative.shape[0]):
corpus_liste_negatif.append(nettoyage_doc(df_negative.iloc[i,1]))
#corpus_liste_negatif
#************************
#******* Word2Vec *******
#************************
#word2vec
from gensim.models import Word2Vec
modele_n = Word2Vec(corpus_liste_negatif,vector_size=2,window=3,min_count=1)
type(modele_n)
#dimensionnalité
modele_n.vector_size
#taille du voisinage
modele_n.window
#propriété "wv" -> wordvector
words_n = modele_n.wv
sorted_keys_n = sorted(words_n.key_to_index, key = lambda x : words_n.key_to_index.get(x, 0), reverse=True)
for key in sorted_keys_n :
print(key, words_n.key_to_index[key])
préstations 2173 cruciale 2172 limportance 2171 actuel 2170 contexte 2169 dautant 2168 slip 2167 propretédhygiène 2166 légèrement 2165 lordre 2164 rappeler 2163 manager 2162 importe 2161 bruyants 2160 comportement 2159 dentrée 2158 securisant 2157 ferment 2156 parlent 2155 entretien 2154 mériteraient 2153 professionnalisme 2152 petip 2151 distant 2150 latente 2149 portières 2148 lhygiène 2147 première 2146 expérience 2145 confondue 2144 poil 2143 ignoble 2142 lamentable 2141 dépliant 2140 indiquée 2139 veille 2138 mavait 2137 rendue 2136 dérangement 2135 apprécier 2134 cuve 2133 nettoyer 2132 abîmée 2131 résoudre 2130 coussin 2129 sérieusement 2128 charge 2127 afin 2126 revenir 2125 désirons 2124 préalable 2123 insatisfaisante 2122 décrire 2121 staff 2120 membre 2119 signalé 2118 vomit 2117 genre 2116 gagner 2115 lapplicatif 2114 semble 2113 grille 2112 présent 2111 blessé 2110 discutable 2109 optimale 2108 vitrée 2107 paroie 2106 arnaque 2105 sévère 2104 mérite 2103 indignes 2102 connu 2101 rendues 2100 appartient 2099 établissement 2098 rapporter 2097 gardien 2096 remontrances 2095 surcroît 2094 combler 2093 facturerobligés 2092 emporter 2091 vendre 2090 hautin 2089 alternative 2088 groupe 2087 presser 2086 housse 2085 lamentables 2084 rempli 2083 queu 2082 prete 2081 notifié 2080 couteux 2079 weekend… 2078 veut 2077 téléviseur 2076 facturé 2075 lassortiment 2074 limiter 2073 verrou 2072 couvre 2071 voisine 2070 antipathique 2069 balayette 2068 machinal 2067 vanity 2066 dernier 2065 gérer 2064 centrale 2063 catastrophe 2062 stagne 2061 lente 2060 évacuation 2059 différentes 2058 partagée 2057 solution 2056 literralement 2055 qqch 2054 laprès 2053 morceau 2052 tombe 2051 dangereux 2050 rénovations 2049 cruellement 2048 admissible 2047 présentes 2046 pouvez 2045 cite 2044 obligées 2043 installer 2042 fuit 2041 vieillottes 2040 globalement 2039 avenant 2038 rapporté 2037 désirer… 2036 orientation 2035 justes 2034 dépassé 2033 prélèvement 2032 quelconque 2031 empreinte 2030 redonner 2029 midi 2028 terrible 2027 borne 2026 véhicule 2025 courant— 2024 servies 2023 scolaire 2022 congés 2021 partie 2020 fruit 2019 code 2018 pantoufle 2017 comprit 2016 entends 2015 libérer 2014 frappe 2013 obligation 2012 soucis 2011 changés 2010 jetés 2009 utilisés 2008 renouveléeslaissés 2007 minérale 2006 boutique 2005 obsolète 2004 aménagement 2003 bienvenu 2002 collation 2001 plate 2000 relationnelle 1999 dépassés 1998 reservation 1997 oreillés 1996 demanderaient 1995 connaitre 1994 lacoustique 1993 améliorer 1992 aimions 1991 terriblement 1990 dhôtellerie 1989 cuvette 1988 flotte 1987 fonctionnelle 1986 change 1985 tâches 1984 support 1983 narrivait 1982 décolle 1981 certain 1980 anodin 1979 paraitre 1978 bruyante 1977 lingerie 1976 attribué 1975 croissant 1974 avoue 1973 rendezvous 1972 chipoter 1971 parti 1970 imagine 1969 effort 1968 paraître 1967 températures 1966 couverture 1965 surchargé 1964 allemagne 1963 park 1962 europa 1961 prenez 1960 vieillissantles 1959 droit 1958 phonique 1957 isolation 1956 odorante 1955 pare 1954 abimées 1953 négatives 1952 pièce 1951 entend 1950 démodée 1949 chambre… 1948 totalité 1947 rafraichissent 1946 quils 1945 voit 1944 canon 1943 propose 1942 naurait 1941 réserve 1940 plaid 1939 bougent 1938 selon 1937 exceptionnellement 1936 canal 1935 cote 1934 coût 1933 orientée 1932 gestion 1931 semblent 1930 réassort 1929 mérité 1928 repos 1927 plis 1926 accueillante 1925 servis 1924 forme 1923 basique 1922 souvent 1921 arrivent 1920 lattente 1919 obligatoire… 1918 sais 1917 réouverture 1916 marquer 1915 distanciationj 1914 capitale 1913 certes 1912 justifiable 1911 fissurée 1910 arbre 1909 global 1908 bouché 1907 arret 1906 réceptionnistevous 1905 dixit 1904 approximatif 1903 decevant 1902 gouter 1901 partis 1900 univers 1899 rappelant 1898 décorations 1897 sein 1896 sandwich 1895 tuyauterie 1894 abîmés 1893 apparaître 1892 meuble 1891 moucherons 1890 couverts 1889 commodité 1888 détage 1887 bouton 1886 appuyer 1885 rester 1884 descalier 1883 rongé 1882 bois 1881 barrière 1880 laissant 1879 arbres 1878 cache 1877 décors 1876 housses 1875 strict 1874 réduit 1873 manques 1872 privilégierai 1871 attendant 1870 changera 1869 future 1868 deffort 1867 cétait 1866 meilleurs 1865 tester 1864 couettes 1863 surchargée 1862 réservée 1861 sagissait 1860 dessous 1859 pensais 1858 principalement 1857 dhabitude 1856 grosse 1855 lhabitude 1854 repartait 1853 réclamation 1852 quau 1851 fonctionné 1850 prolonger 1849 sauvés 1848 déchirées 1847 dose 1846 ancienne 1845 àvec 1844 viellote 1843 humide 1842 linges 1841 glissante 1840 injustifié 1839 demandées 1838 payantes 1837 gratuites 1836 additionnelles 1835 mari 1834 usagées 1833 inattendu 1832 nécessitant 1831 officielle 1830 celuici 1829 contrôle 1828 prompt 1827 member 1826 dejeune 1825 brouillés 1824 oeufs 1823 insuffisantes 1822 dejeuné 1821 €nuit 1820 chambrece 1819 minuit 1818 effectivement 1817 boulot 1816 barre 1815 traînait 1814 usagé 1813 passait 1812 rafistolée 1811 dérangé 1810 donné 1809 espérée 1808 sombre 1807 décevante 1806 metre 1805 pourrais 1804 utilise 1803 savais 1802 augmenté 1801 ameliorable 1800 qualite 1799 manquants 1798 magnifique 1797 écossaise 1796 constante 1795 douchette 1794 huitième 1793 apres 1792 fatigant 1791 essuies 1790 habitude 1789 king 1788 €équivaut 1787 capricieuses 1786 septembre 1785 vieillissement 1784 commandé 1783 motel 1782 plastique 1781 décidé 1780 voulions 1779 parisiens 1778 loger 1777 retardé 1776 venait 1775 éloignée 1774 réseau 1773 superposés 1772 adaptée 1771 composition 1770 rentabilisées 1769 rafraîchis 1768 usagée 1767 palace 1766 complète 1765 pension 1764 bord 1763 maison 1762 location 1761 convenu 1760 depart 1759 voulaient 1758 bagages… 1757 facture 1756 envoi 1755 renseignement 1754 sucré 1753 sucrés 1752 accessibles 1751 négatifs 1750 seuls 1749 sommaire 1748 passés 1747 hôtelparccelle 1746 retour 1745 présence 1744 pers 1743 reprogrammation 1742 malgres 1741 passe 1740 magi 1739 parcourt 1738 lambda 1737 touriste 1736 impersonnel 1735 dédale 1734 vrai 1733 agressif 1732 respectées 1731 chambresla 1730 daccès 1729 contacter 1728 passerelles 1727 dinsonorisation 1726 cafetières 1725 brancher 1724 literies 1723 écrevisse 1722 horrifiant 1721 nettoyée 1720 quart 1719 bécon 1718 gobelets 1717 défaillante 1716 aspirée 1715 directement 1714 placard 1713 dites 1712 décor 1711 doucher 1710 évident 1709 remis 1708 apportés 1707 épuisés 1706 hiver 1705 bizarres 1704 notres 1703 déchets 1702 redescendre 1701 fantas 1700 fraude 1699 wifi 1698 agencées 1697 bémols 1696 seules 1695 chipote 1694 courant 1693 morning 1692 film 1691 échappé 1690 marron 1689 liquide 1688 globalité 1687 oreiller 1686 back 1685 money 1684 your 1683 demand 1682 daccéder 1681 empêchaient 1680 gouvernementales 1679 contraintes 1678 rembourser 1677 refusent 1676 magic 1675 refouler 1674 activée 1673 active 1672 préférable 1671 étonnée 1670 réceptionnistes 1669 discuter 1668 dici 1667 falloir 1666 lune 1665 demander 1664 pensez 1663 voyagez 1662 gigantesque 1661 hésitezmerci 1660 reviens 1659 inoubliable 1658 souhaité 1657 gentils 1656 carrelage 1655 accueillant 1654 apprécié 1653 parcs 1652 idéal 1651 déboursés 1650 exceptionnelle 1649 experience 1648 excellent 1647 appréciés 1646 catégorie 1645 supposé 1644 abandonné 1643 restés 1642 prévu 1641 coute 1640 déchirés 1639 apparemment 1638 conçois 1637 essuyer 1636 granuleuse 1635 villes 1634 chaussures 1633 descendu 1632 discuté 1631 descendre 1630 chausson 1629 moindre 1628 recevrait 1627 soleil 1626 compathie 1625 ceinte 1624 difficultés 1623 informatique 1622 longues 1621 battu 1620 demploi 1619 mode 1618 resort 1617 parmi 1616 pire 1615 sagit 1614 willie 1613 steamboat 1612 oublier 1611 couleur 1610 post 1609 libre 1608 aide 1607 disponibles 1606 chariot 1605 chaine 1604 durant 1603 continu 1602 indulgent 1601 clime 1600 raisin 1599 recouvrant 1598 moisissure 1597 importante 1596 sensé 1595 transformer 1594 fromage 1593 couronner 1592 repartir 1591 préparer 1590 extrêmement 1589 adulte 1588 modifier 1587 enlever 1586 crevette 1585 assiettes 1584 impose 1583 souhaitons 1582 raisons 1581 arnaqué 1580 tristounette 1579 hamann 1578 fermaient 1577 lumières 1576 luminosité 1575 couette 1574 ferait 1573 papiers… 1572 oubliées 1571 cacahuètes 1570 horribledes 1569 cordialement 1568 intermédiaire 1567 passons 1566 réparation 1565 demandons 1564 onéreuses 1563 dépenses 1562 sérieux 1561 colère 1560 femme 1559 dormi 1558 reprises 1557 toqué 1556 brouillantsle 1555 séparé 1554 fuite 1553 insuffisants 1552 circuit 1551 prospectus 1550 environs 1549 fric 1548 pompe 1547 offerte 1546 taché 1545 pratiques 1544 vestiaires 1543 varié 1542 commande 1541 stylos 1540 tige 1539 coton 1538 remplir 1537 retrouvons 1536 stylo 1535 frugal 1534 goûter 1533 dinformation 1532 poignée 1531 grince 1530 insonorisation 1529 cours 1528 contraint 1527 voyons 1526 sensée 1525 activités 1524 consulter 1523 comparés 1522 detailset 1521 santé 1520 cœursouci 1519 beau 1518 bourse 1517 excuse 1516 chargement 1515 aléatoire 1514 répétition 1513 bouchon 1512 conséquent 1511 gaspillage 1510 réglage 1509 concerne 1508 thermostatique 1507 budget 1506 équipée 1505 espaces 1504 flagrant 1503 dentretien 1502 demi 1501 mangent 1500 exhorbitants 1499 diner 1498 coronavirus 1497 période 1496 hygiénique 1495 rinçage 1494 brocs 1493 communs 1492 sièges 1491 coûts 1490 cotons 1489 tenait 1488 confirmation 1487 prends 1486 vaux 1485 chauffe 1484 lépoque 1483 coffre 1482 chaussette 1481 vidait 1480 déranger 1479 pancarte 1478 lintérieur 1477 excellente 1476 daraignée 1475 plafond 1474 écrasés 1473 insectes 1472 tardif 1471 dhygiène 1470 remplacement 1469 oubli 1468 recouche 1467 superficiel 1466 brûlante 1465 redire 1464 tiges 1463 toile 1462 mêtre 1461 canapé 1460 fauteuil 1459 avoire 1458 déplié 1457 billet 1456 canalisation 1455 appartenait 1454 paire 1453 acceptable 1452 chambrees 1451 play 1450 fair 1449 etre 1448 kilometre 1447 etions 1446 effet 1445 laissent 1444 laissés 1443 chiffon 1442 chaotique 1441 bouchée 1440 piètre 1439 expliqué 1438 tartre 1437 bulles 1436 jaccuzi 1435 poussières 1434 vielle 1433 dérangeante 1432 vigiles 1431 décalage 1430 cheveu 1429 métal 1428 étagère 1427 mitigeur 1426 calcaire 1425 plomberie 1424 merci 1423 cailloux 1422 lac… 1421 passant 1420 réservons 1419 …etc 1418 prévient 1417 commodités 1416 souci 1415 réactivité 1414 chaleureux 1413 retard 1412 connaître 1411 envoyer 1410 sanitaires 1409 aspiré 1408 terminée 1407 surpeuplé 1406 suggéré 1405 manageur 1404 excentrée 1403 hall 1402 moisi 1401 éviter 1400 derniere 1399 commercialcétait 1398 tenir 1397 déceptions 1396 allons 1395 rigolos 1394 clés 1393 ferméetrès 1392 ouverte 1391 notée 1390 sceau 1389 sert 1388 gout 1387 étagea 1386 vouloir 1385 venus 1384 désolée 1383 agacement 1382 sentir 1381 fortement 1380 séparer 1379 tièdes 1378 chauds 1377 gratuite 1376 savoir 1375 incertitude 1374 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déjeuners 361 famille 360 prête 359 disponible 358 également 357 déçue 356 électrique 355 désagréable 354 panne 353 lieu 352 passé 351 vers 350 lavons 349 tête 348 mériterait 347 navette 346 plateau 345 faisait 344 dattente 343 fermeture 342 file 341 anniversaire 340 sest 339 correspond 338 déjeuné 337 téléphone 336 toutes 335 séquoia 334 murs 333 bébé 332 jaurais 331 sachet 330 tour 329 formule 328 inclus 327 devait 326 marcher 325 mettre 324 ressort 323 extérieur 322 reprocher 321 parce 320 standing 319 peinture 318 finalement 317 boisson 316 trouvé 315 confort 314 lentrée 313 profiter 312 pommeau 311 attendions 310 passage 309 dêtre 308 volonté 307 linge 306 taille 305 payer 304 village 303 cafetière 302 honteux 301 agréable 300 lhotel 299 tarifs 298 personnage 297 hauteur 296 décembre 295 nombre 294 actuellement 293 détails 292 cause 291 changer 290 marvel 289 bookingcom 288 fenêtre 287 attendre 286 chaud 285 faite 284 nuits 283 nouvelle 282 qualitéprix 281 voir 280 autres 279 moyenne 278 tres 277 ainsi 276 capsule 275 couloir 274 pourtant 273 magie 272 dune 271 lodge 270 lors 269 gamme 268 plusieurs 267 faut 266 revoir 265 voyage 264 celui 263 confortable 262 aimé 261 exemple 260 déçus 259 sanitaire 258 etait 257 clim 256 absolument 255 besoin 254 décevant 253 vieillissante 252 information 251 notamment 250 vieux 249 sèche 248 compris 247 sent 246 reste 245 vaut 244 indiqué 243 pratique 242 adultes 241 plein 240 régler 239 part 238 digne 237 hygiène 236 font 235 vieillissant 234 possible 233 numéro 232 jamais 231 geste 230 encore 229 décoration 228 point 227 compliqué 226 travaux 225 navait 224 pied 223 sécurité 222 malgré 221 propre 220 difficile 219 serviette 218 york 217 room 216 nettoyage 215 vétuste 214 client 213 produits 212 bout 211 manquait 210 compass 209 ménage 208 seul 207 exorbitant 206 terre 205 table 204 enfant 203 excessif 202 pression 201 chaîne 200 manger 199 retrouvé 198 absence 197 laisser 196 compte 195 reçu 194 quoi 193 médiocre 192 leau 191 dîner 190 bonne 189 navons 188 demande 187 minimum 186 disposition 185 mail 184 température 183 marche 182 mauvais 181 malheureusement 180 check 179 mauvaise 178 aller 177 attention 176 jours 175 aussi 174 parfait 173 sauna 172 trace 171 moquette 170 quil 169 bref 168 newport 167 prises 166 toute 165 pouvoir 164 proposé 163 peignoir 162 autre 161 fonctionnait 160 ascenseurs 159 accéder 158 laccueil 157 réservé 156 booking 155 brosse 154 lorsque 153 tous 152 choix 151 certains 150 papier 149 accueil 148 restauration 147 froide 146 chaude 145 nétait 144 complètement 143 pendant 142 matin 141 bouteilles 140 moment 139 moins 138 carte 137 équipement 136 trouve 135 cette 134 prestation 133 deau 132 toujours 131 monde 130 javais 129 prestations 128 dormir 127 quelques 126 terrasse 125 mini 124 covid 123 emplacement 122 long 121 demandé 120 organisation 119 télévision 118 dommage 117 chose 116 trouver 115 passer 114 queue 113 nest 112 buffet 111 payé 110 soir 109 chère 108 jour 107 double 106 pris 105 déçu 104 hôtels 103 prise 102 petitdéjeuner 101 moyen 100 grand 99 boissons 98 avant 97 impossible 96 équipements 95 fois 94 somme 93 attente 92 minute 91 mieux 90 bouteille 89 repas 88 club 87 personnes 86 cheveux 85 juste 84 deux 83 prendre 82 hors 81 temp 80 niveau 79 hotel 78 quand 77 fermé 76 après 75 problème 74 couloirs 73 literie 72 bruit 71 arrivée 70 peut 69 surtout 68 euro 67 place 66 tarif 65 télé 64 matelas 63 comme 62 loin 61 parking 60 entre 59 baignoire 58 machine 57 côté 56 personne 55 sale 54 donc 53 frigo 52 propreté 51 élevé 50 réservation 49 réception 48 aucun 47 avoir 46 aucune 45 assez 44 séjour 43 cest 42 toilette 41 bouilloire 40 cela 39 petits 38 coup 37 vraiment 36 être 35 enfants 34 porte 33 faire 32 étoiles 31 beaucoup 30 petite 29 alors 28 fait 27 douche 26 lhôtel 25 restaurant 24 service 23 sans 22 manque 21 café 20 rapport 19 bien 18 nuit 17 piscine 16 personnel 15 tout 14 avon 13 qualité 12 cher 11 bain 10 salle 9 chambres 8 rien 7 déjeuner 6 plus 5 trop 4 petit 3 très 2 prix 1 chambre 0
liste_mots_n=['propretédhygiène','gardien','portières','couteux','couverture','réceptionnistes','vestiaires','jaccuzi','température','minifrigo']
#for mots in liste_mots_n:
# print(words_n.key_to_index[mots])
#vérifier que un mot fait parti des termes
"hôtesse" in words_n.key_to_index.keys()
False
#data frame des coordonnées
df_negatif = pd.DataFrame(words_n.vectors,columns=['V1','V2'],index=words_n.key_to_index.keys())
#sous-data frame corresp. aux termes à étudier
dfListe_mots_n = df_negatif.loc[liste_mots_n,:]
dfListe_mots_n = dfListe_mots_n.reset_index()
fig = px.scatter(dfListe_mots_n, x="V1", y="V2",text='index')
fig.update_traces(textposition='top center')
fig.update_layout(title_text='Coordonnées selon les deux premières composantes')
fig.show()
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\plotly\io\_renderers.py:396: DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated. Use packaging.version instead. C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\plotly\io\_renderers.py:396: DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated. Use packaging.version instead.
#reconstruire la représentation ci-dessus, mais à 100 dim.
modeleBis_n = Word2Vec(corpus_liste_negatif,vector_size=100,window=3,min_count=1,epochs=100)
wordsBis_n = modeleBis_n.wv
#appel pour la représentation entraînée
g2,mat2 = my_cah_from_doc2vec(corpus_liste_negatif,wordsBis_n,seuil=10)
(array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], dtype=int32), array([ 29, 108, 22, 54, 43, 16, 226], dtype=int64))
Dim. matrice documents-termes = (498, 2160)
Numero du cluster = 1
Effectifs = 29
freq
prix 22
petit 22
déjeuner 19
cher 7
élevé 6
très 5
assez 4
Numero du cluster = 2
Effectifs = 108
freq
prix 51
petit 38
chambre 33
très 31
déjeuner 28
qualité 27
trop 23
Numero du cluster = 3
Effectifs = 22
freq
bain 21
salle 19
toilette 3
baignoire 3
porte 3
propreté 2
frigo 2
Numero du cluster = 4
Effectifs = 54
freq
chambre 31
manque 17
café 14
bouilloire 10
chambres 9
machine 6
frigo 5
Numero du cluster = 5
Effectifs = 43
freq
rien 39
tout 9
parfait 4
reprocher 3
dire 2
signaler 2
comme 1
Numero du cluster = 6
Effectifs = 16
freq
calme 1
chaleureux 1
foule 1
pension 0
pensais 0
pensant 0
pense 0
Numero du cluster = 7
Effectifs = 226
freq
chambre 100
très 47
plus 43
prix 38
trop 35
petit 30
piscine 29
from gensim import corpora
# Create dictionary number of times a word appears
dictionary_n = corpora.Dictionary(corpus_liste_negatif)
#Filter out (non)frequent words
dictionary_n.filter_extremes(no_below=50, keep_n=3000)
# Create corpus
corpus_n = [dictionary_n.doc2bow(text) for text in corpus_liste_negatif]
# Define the LDA model
ldamodel_n = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus_n, num_topics = 3,id2word=dictionary_n, passes=15)
#Print the three topics from the model with top words
topics_n = ldamodel_n.print_topics(num_words=4)
for topic in topics_n:
print(topic)
(0, '0.261*"très" + 0.259*"prix" + 0.210*"petit" + 0.163*"déjeuner"') (1, '0.524*"trop" + 0.376*"rien" + 0.080*"petit" + 0.007*"plus"') (2, '0.778*"chambre" + 0.103*"prix" + 0.095*"plus" + 0.014*"petit"')
lda_display_n = pyLDAvis.gensim_models.prepare(ldamodel_n, corpus_n,dictionary_n, sort_topics=False)
pyLDAvis.display(lda_display_n)
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyLDAvis\_prepare.py:246: FutureWarning: In a future version of pandas all arguments of DataFrame.drop except for the argument 'labels' will be keyword-only.
df = df.drop_duplicates(keep='first')
print(df['nuitee'].value_counts())
1 1354 2 538 3 280 4 81 5 19 6 6 7 5 Name: nuitee, dtype: int64
df.shape
(2283, 16)
nuitees=df['nuitee'].value_counts()
nuitees=nuitees.to_frame()
nuitees = nuitees.reset_index()
import plotly.express as px
fig = px.bar(nuitees, x='index', y='nuitee', title="Nombre de nuits par durée du séjour")
fig.show()
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\plotly\io\_renderers.py:396: DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated. Use packaging.version instead. C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\plotly\io\_renderers.py:396: DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated. Use packaging.version instead.
#Créer groupes
grouper = df.groupby(['annee_sejour','mois_sejour'])
#Filtrer colonne et appliquer l'aggrégation
grouper['nuitee'].sum().reset_index()
| annee_sejour | mois_sejour | nuitee | |
|---|---|---|---|
| 0 | 2019 | Décembre | 192 |
| 1 | 2020 | Août | 40 |
| 2 | 2020 | Février | 209 |
| 3 | 2020 | Janvier | 178 |
| 4 | 2020 | Juillet | 24 |
| 5 | 2020 | Mars | 106 |
| 6 | 2020 | Octobre | 53 |
| 7 | 2020 | Septembre | 53 |
| 8 | 2021 | Août | 128 |
| 9 | 2021 | Décembre | 187 |
| 10 | 2021 | Juillet | 132 |
| 11 | 2021 | Juin | 51 |
| 12 | 2021 | Novembre | 194 |
| 13 | 2021 | Octobre | 233 |
| 14 | 2021 | Septembre | 198 |
| 15 | 2022 | Août | 138 |
| 16 | 2022 | Avril | 121 |
| 17 | 2022 | Décembre | 14 |
| 18 | 2022 | Février | 179 |
| 19 | 2022 | Janvier | 183 |
| 20 | 2022 | Juillet | 183 |
| 21 | 2022 | Juin | 98 |
| 22 | 2022 | Mai | 129 |
| 23 | 2022 | Mars | 347 |
| 24 | 2022 | Novembre | 118 |
| 25 | 2022 | Octobre | 153 |
| 26 | 2022 | Septembre | 119 |
#idem
grouper[['positive_review','negative_review']].count().reset_index()
| annee_sejour | mois_sejour | positive_review | negative_review | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 2019 | Décembre | 21 | 16 |
| 1 | 2020 | Août | 5 | 4 |
| 2 | 2020 | Février | 49 | 36 |
| 3 | 2020 | Janvier | 19 | 14 |
| 4 | 2020 | Juillet | 10 | 9 |
| 5 | 2020 | Mars | 23 | 15 |
| 6 | 2020 | Octobre | 18 | 16 |
| 7 | 2020 | Septembre | 15 | 11 |
| 8 | 2021 | Août | 24 | 21 |
| 9 | 2021 | Décembre | 43 | 31 |
| 10 | 2021 | Juillet | 24 | 20 |
| 11 | 2021 | Juin | 20 | 16 |
| 12 | 2021 | Novembre | 58 | 46 |
| 13 | 2021 | Octobre | 30 | 26 |
| 14 | 2021 | Septembre | 26 | 23 |
| 15 | 2022 | Août | 8 | 7 |
| 16 | 2022 | Avril | 12 | 11 |
| 17 | 2022 | Décembre | 2 | 2 |
| 18 | 2022 | Février | 46 | 27 |
| 19 | 2022 | Janvier | 40 | 30 |
| 20 | 2022 | Juillet | 7 | 6 |
| 21 | 2022 | Juin | 6 | 6 |
| 22 | 2022 | Mai | 12 | 11 |
| 23 | 2022 | Mars | 79 | 67 |
| 24 | 2022 | Novembre | 12 | 10 |
| 25 | 2022 | Octobre | 10 | 7 |
| 26 | 2022 | Septembre | 13 | 10 |
fig = px.sunburst(df, path=['annee_sejour', 'mois_sejour'], values='nuitee',
color='grade_review',
color_continuous_scale='RdBu',
color_continuous_midpoint=np.average(df['grade_review'], weights=df['nuitee']))
fig.show()
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\plotly\express\_core.py:1637: FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead. C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\plotly\express\_core.py:1637: FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead. C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\plotly\io\_renderers.py:396: DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated. Use packaging.version instead. C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\plotly\io\_renderers.py:396: DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated. Use packaging.version instead.
#recherche des personnes n'ayant pas indiqué "Country"
df[df['Country'].isna()]
| Names | Country | room_type | reservation_type | Duration | traveler_infos | date_review | review_title | grade_review | positive_review | negative_review | usefulness_review | hotel | nuitee | mois_sejour | annee_sejour | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 719 | Stefano | NaN | Chambre Supérieure – Côté Lac (2 Adultes + 2 E... | 2 nuits · Février 2020 | Février 2020 | Famille | Commentaire envoyé le 2 février 2020 | Bien | 7.1 | NaN | NaN | 3 personnes ont trouvé ce commentaire utile. U... | Disney's Newport Bay Club | 2 | Février | 2020 |
| 1181 | Lex | NaN | Chambre Supérieure | 1 nuit · Août 2021 | Août 2021 | Couple | Commentaire envoyé le 29 août 2021 | Zeer slecht | 1.0 | NaN | NaN | Utile Pas utile | Disney's Newport Bay Club | 1 | Août | 2021 |
pays=df['Country'].value_counts()
pays=pays.to_frame()
pays=pays.reset_index()
#pays
pays_top30=pays.head(30)
pays_top30
| index | Country | |
|---|---|---|
| 0 | France | 913 |
| 1 | Belgique | 206 |
| 2 | Royaume-Uni | 151 |
| 3 | Allemagne | 119 |
| 4 | Espagne | 84 |
| 5 | Pays-Bas | 83 |
| 6 | Italie | 70 |
| 7 | Arabie saoudite | 64 |
| 8 | Suisse | 63 |
| 9 | Israël | 52 |
| 10 | Émirats arabes unis | 34 |
| 11 | Brésil | 32 |
| 12 | Koweït | 30 |
| 13 | Irlande | 30 |
| 14 | Portugal | 27 |
| 15 | Japon | 19 |
| 16 | Turquie | 18 |
| 17 | États-Unis | 17 |
| 18 | Qatar | 17 |
| 19 | Russie | 15 |
| 20 | Luxembourg | 14 |
| 21 | Roumanie | 13 |
| 22 | Grèce | 13 |
| 23 | Autriche | 12 |
| 24 | Ukraine | 11 |
| 25 | Australie | 10 |
| 26 | La Réunion | 10 |
| 27 | République tchèque | 8 |
| 28 | Danemark | 7 |
| 29 | Malte | 7 |
fig = px.bar(pays_top30,x='index', y='Country', title="Effectifs par pays")
fig.show()
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\plotly\io\_renderers.py:396: DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated. Use packaging.version instead. C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\plotly\io\_renderers.py:396: DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated. Use packaging.version instead.
pays_pourcent=df['Country'].value_counts()*100/df.shape[0]
pays_poucent=pays_pourcent.to_frame()
pays_pourcent=pays_pourcent.reset_index()
#pays_pourcent
pays_top15_pourcent=pays_pourcent.head(15)
pays_top15_pourcent
| index | Country | |
|---|---|---|
| 0 | France | 39.991240 |
| 1 | Belgique | 9.023215 |
| 2 | Royaume-Uni | 6.614104 |
| 3 | Allemagne | 5.212440 |
| 4 | Espagne | 3.679369 |
| 5 | Pays-Bas | 3.635567 |
| 6 | Italie | 3.066141 |
| 7 | Arabie saoudite | 2.803329 |
| 8 | Suisse | 2.759527 |
| 9 | Israël | 2.277705 |
| 10 | Émirats arabes unis | 1.489269 |
| 11 | Brésil | 1.401664 |
| 12 | Koweït | 1.314060 |
| 13 | Irlande | 1.314060 |
| 14 | Portugal | 1.182654 |
fig = px.bar(pays_top15_pourcent,x='index', y='Country', title="Fréquence pour les 15 pays les plus représentés")
fig.show()
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\plotly\io\_renderers.py:396: DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated. Use packaging.version instead. C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\plotly\io\_renderers.py:396: DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated. Use packaging.version instead.
df['grade_review'].round(decimals = 0)
0 10.0
1 6.0
2 6.0
3 6.0
4 8.0
...
2280 10.0
2281 9.0
2282 9.0
2283 4.0
2284 5.0
Name: grade_review, Length: 2283, dtype: float32
notes=df['grade_review'].value_counts()
notes=notes.to_frame()
notes=notes.reset_index()
fig = px.bar(notes,x='index', y='grade_review', title="Effectifs des notes")
fig.show()
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\plotly\io\_renderers.py:396: DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated. Use packaging.version instead. C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\plotly\io\_renderers.py:396: DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated. Use packaging.version instead.
dates : décembre 2019 à décembre 2022
df['Duration'].value_counts()
Mars 2022 232 Novembre 2021 142 Février 2020 131 Janvier 2022 130 Décembre 2021 127 Octobre 2021 122 Février 2022 117 Janvier 2020 113 Septembre 2021 111 Décembre 2019 104 Octobre 2022 86 Août 2021 85 Juillet 2022 82 Juillet 2021 79 Mai 2022 70 Septembre 2022 67 Novembre 2022 67 Mars 2020 64 Avril 2022 64 Août 2022 62 Juin 2022 56 Septembre 2020 43 Juin 2021 40 Octobre 2020 40 Août 2020 26 Juillet 2020 17 Décembre 2022 6 Name: Duration, dtype: int64
df_duree=df['Duration'].map(str)
df_duree
0 Septembre 2022
1 Novembre 2022
2 Novembre 2022
3 Novembre 2022
4 Novembre 2022
...
2280 Janvier 2020
2281 Décembre 2019
2282 Janvier 2020
2283 Janvier 2020
2284 Décembre 2019
Name: Duration, Length: 2283, dtype: object
titre=df['review_title'].value_counts()
Est-ce que les 12 premiers titres sont des titres "automatiques" ?
titre.head(30)
Exceptionnel 404 Très bien 310 Bien 215 Fabuleux 211 Agréable 111 Passable 93 Décevant 54 Mauvais 45 Assez médiocre 34 Médiocre 20 Superbe 11 Magique 8 Parfait 5 Avis mitigé 4 très bien 4 Bien 4 parfait 3 bien 3 magique 3 Magnifique 3 Bon 2 Séjour parfait 2 magnifique 2 magico 2 déçu 2 Excellent ! 2 Un séjour magique 2 genial 2 Très bon séjour 2 Super 2 Name: review_title, dtype: int64
!pip install pandas_profiling
Requirement already satisfied: pandas_profiling in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (3.5.0) Requirement already satisfied: pandas!=1.4.0,<1.6,>1.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas_profiling) (1.5.2) Requirement already satisfied: phik<0.13,>=0.11.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas_profiling) (0.12.3) Requirement already satisfied: multimethod<1.10,>=1.4 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas_profiling) (1.9) Requirement already satisfied: visions[type_image_path]==0.7.5 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas_profiling) (0.7.5) Requirement already satisfied: pydantic<1.11,>=1.8.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas_profiling) (1.10.2) Requirement already satisfied: jinja2<3.2,>=2.11.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas_profiling) (2.11.3) Requirement already satisfied: seaborn<0.13,>=0.10.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas_profiling) (0.11.2) Requirement already satisfied: htmlmin==0.1.12 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas_profiling) (0.1.12) Requirement already satisfied: typeguard<2.14,>=2.13.2 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas_profiling) (2.13.3) Requirement already satisfied: numpy<1.24,>=1.16.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas_profiling) (1.21.5) Requirement already satisfied: scipy<1.10,>=1.4.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas_profiling) (1.7.3) Requirement already satisfied: tqdm<4.65,>=4.48.2 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas_profiling) (4.64.0) Requirement already satisfied: PyYAML<6.1,>=5.0.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas_profiling) (6.0) Requirement already satisfied: statsmodels<0.14,>=0.13.2 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas_profiling) (0.13.2) Requirement already satisfied: requests<2.29,>=2.24.0 in 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matplotlib<3.7,>=3.2->pandas_profiling) (4.25.0) Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas!=1.4.0,<1.6,>1.1->pandas_profiling) (2021.3) Requirement already satisfied: joblib>=0.14.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from phik<0.13,>=0.11.1->pandas_profiling) (1.1.0) Requirement already satisfied: typing-extensions>=4.1.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pydantic<1.11,>=1.8.1->pandas_profiling) (4.1.1) Requirement already satisfied: six>=1.5 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib<3.7,>=3.2->pandas_profiling) (1.16.0) Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from requests<2.29,>=2.24.0->pandas_profiling) (3.3) Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from requests<2.29,>=2.24.0->pandas_profiling) (1.26.9) Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from requests<2.29,>=2.24.0->pandas_profiling) (2021.10.8) Requirement already satisfied: charset-normalizer~=2.0.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from requests<2.29,>=2.24.0->pandas_profiling) (2.0.4) Requirement already satisfied: patsy>=0.5.2 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from statsmodels<0.14,>=0.13.2->pandas_profiling) (0.5.2) Requirement already satisfied: colorama in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from tqdm<4.65,>=4.48.2->pandas_profiling) (0.4.4) Requirement already satisfied: PyWavelets in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from imagehash->visions[type_image_path]==0.7.5->pandas_profiling) (1.3.0)
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C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas_profiling\profile_report.py:441: DeprecationWarning: Importing display from IPython.core.display is deprecated since IPython 7.14, please import from IPython display C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas_profiling\report\presentation\flavours\widget\duplicate.py:1: DeprecationWarning: Importing display from IPython.core.display is deprecated since IPython 7.14, please import from IPython display C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas_profiling\report\presentation\flavours\widget\sample.py:1: DeprecationWarning: Importing display from IPython.core.display is deprecated since IPython 7.14, please import from IPython display
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